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图像处理与识别：深度学习在图像处理中的应用_（12）.强化学习在图像识别中的应用.docx

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    强化学习在图像识别中的应用

    引言

    在图像处理与识别领域，强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过试错学习（trialanderrorlearning）来优化决策过程的技术。与传统的监督学习和无监督学习不同，强化学习通过与环境的交互来学习最佳的行为策略，以最大化累积奖励。在图像识别任务中，强化学习可以用于解决多种问题，如目标检测、图像分割、序列决策等。本节将详细介绍强化学习在图像识别中的应用原理和具体实现方法，并通过实例代码展示如何使用强化学习解决实际问题。

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